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基于机器视觉的铣削刀具磨损监测技术研究

作　者: 张吉林
导　师: 张臣
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 航空宇航制造工程
关键词: 刀具磨损 机器视觉 图像处理 在线监测 磨损建模 动态预测
分类号: TP274
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 24次
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内容摘要


在机械切削加工过程中，刀具的过度磨损或破损将会引起工件质量的恶化，甚至造成机床损坏，产生很大的经济损失。为了保证加工工件的质量，并进一步提高数控加工自动化程度，本文以铣削加工过程中产生的刀具磨损为研究对象，构建基于机器视觉的刀具磨损监测系统，实现对刀具磨损状态的监测，在保证加工质量的同时提高加工效率。本文的主要研究工作如下：1.对基于机器视觉的铣刀磨损测量技术进行了研究，分别针对球头铣刀与平底铣刀，设计了基于机器视觉的铣刀磨损监测方案，对采集的刀具磨损图像进行了分析，根据刀具后刀面磨损区域的特征，设计图像处理算法提取刀具的磨损量，为基于机器视觉的刀具磨损监测技术奠定了基础。2.对刀具磨损建模技术进行了研究，首先构建了基于BP神经网络的刀具磨损模型与基于最小二乘支持向量机的刀具磨损模型，并对这两种模型的预测效果进行了分析与对比，为提高在线预测的适应性与稳定性，对刀具磨损的动态预测技术进行了研究。3.构建了基于机器视觉的刀具磨损监测系统，以实现对铣削加工刀具磨损的监测，为了能采集到适于处理的刀具图像，设计了视觉监测运动控制平台，实现相机位置的调整，并采用Visual C++开发平台对刀具磨损监测系统的软件部分进行了设计与开发，通过刀具磨损测量算法实现对铣刀磨损的监测。4.采用硬质合金球头铣刀进行了铣削加工实验，以验证所提出的刀具磨损监测方案，选取影响刀具磨损的加工参数因素采用正交方法设计实验方案，以便通过有限的实验条件获取更具代表性的实验结果，从而对刀具磨损模型进行训练，并对刀具磨损的动态预测效果进行验证。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-11
第一章 绪论  11-17
  1.1 刀具磨损监测技术研究背景与意义  11-12
  1.2 刀具磨损监测技术国内外研究概况  12-15
    1.2.1 刀具状态监测技术发展概况  12
    1.2.2 基于机器视觉的刀具状态监测技术概述  12-15
    1.2.3 刀具磨损建模技术概述  15
  1.3 课题来源  15-16
  1.4 论文主要研究内容与论文结构  16-17
第二章 基于机器视觉的铣刀磨损测量  17-33
  2.1 引言  17
  2.2 球头铣刀磨损测量  17-28
    2.2.1 球头铣刀磨损度量方式  17-18
    2.2.2 球头铣刀磨损测量方法研究  18-25
    2.2.3 球头铣刀磨损测量结果与分析  25-28
  2.3 平底铣刀磨损测量  28-32
    2.3.1 平底铣刀磨损度量方式  28-29
    2.3.2 平底铣刀磨损测量方法研究  29-31
    2.3.3 平底铣刀磨损测量结果与分析  31-32
  2.4 本章小结  32-33
第三章 刀具磨损建模与动态预测  33-42
  3.1 引言  33
  3.2 基于人工神经网络的刀具磨损模型  33-37
    3.2.1 BP 神经网络理论基础  33
    3.2.2 基于 BP 神经网络的刀具磨损模型  33-37
  3.3 基于最小二乘支持向量机的刀具磨损模型  37-40
    3.3.1 最小二乘支持向量机理论基础  37-39
    3.3.2 基于最小二乘支持向量机的刀具磨损模型  39-40
  3.4 刀具磨损动态预测  40-41
  3.5 本章小结  41-42
第四章 铣刀磨损监测系统设计  42-51
  4.1 引言  42
  4.2 视觉监测运动控制平台设计  42-45
    4.2.1 视觉监测台设计  43-44
    4.2.2 运动控制系统设计  44-45
  4.3 刀具磨损监测系统软件设计与开发  45-50
    4.3.1 软件系统功能模块组成  45-46
    4.3.2 软件系统设计  46-50
  4.4 本章小结  50-51
第五章 铣刀磨损监测实验  51-63
  5.1 引言  51
  5.2 加工实验设置  51-53
    5.2.1 实验系统  51-53
    5.2.2 相机标定  53
  5.3 实验方案设计  53-55
    5.3.1 实验方法  53-54
    5.3.2 实验设计  54-55
  5.4 实验结果与分析  55-62
    5.4.1 实验测量结果  55-57
    5.4.2 刀具磨损模型预测结果与分析  57-60
    5.4.3 刀具磨损动态预测结果与分析  60-62
  5.5 本章小结  62-63
第六章 总结与展望  63-65
  6.1 全文总结  63
  6.2 未来展望  63-65
参考文献  65-69
致谢  69-70
在学期间的研究成果及发表的学术论文  70

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 数据处理、数据处理系统
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